Seiring kecerdasan buatan mengubah pengembangan perangkat lunak, tren yang mengkhawatirkan muncul di seluruh industri teknologi. Perusahaan semakin mewajibkan penggunaan alat coding AI, melacak keterlibatan karyawan dengan sistem ini, dan menciptakan apa yang digambarkan pengembang sebagai krisis workslop - di mana kode terlihat fungsional di permukaan tetapi mengandung cacat tersembunyi yang membebani pemelihara di masa depan.
Kebangkitan Pemantauan AI Wajib
Perusahaan teknologi bergerak melampaui sekadar mendorong asisten coding AI menjadi mewajibkan penggunaannya, dengan metrik kinerja karyawan kini mencakup pelacakan keterlibatan LLM. Pengembang melaporkan menghadapi tekanan untuk menunjukkan penggunaan alat AI terlepas dari apakah itu meningkatkan alur kerja atau kualitas kode mereka. Pergeseran ini mewakili perubahan mendasar dalam bagaimana produktivitas pemrograman diukur, memprioritaskan penggunaan alat di atas metrik tradisional seperti jumlah bug, tinjauan kode, dan stabilitas sistem.
Jika mereka benar-benar begitu yakin dengan efektivitas LLM, mengapa tidak membiarkannya sukarela, mengapa memaksakannya pada orang? Hasilnya akan terlihat dalam hasil produk yang dikirimkan untuk dilihat semua orang.
Penegakan ini tampaknya didorong oleh investasi korporat dalam infrastruktur AI yang memerlukan justifikasi. Dengan perusahaan mengeluarkan sumber daya signifikan untuk langganan dan integrasi LLM, manajemen berusaha menunjukkan pengembalian investasi melalui metrik adopsi yang meluas daripada menunggu peningkatan produktivitas organik.
Perusahaan yang Dilaporkan Melacak Penggunaan AI: Microsoft, Oracle, Amazon, AWS
Biaya Tersembunyi Kode Hasil AI
Sementara alat coding AI dapat mempercepat pengembangan awal, diskusi komunitas mengungkapkan biaya hilir yang substansial. Pengembang menggambarkan menemukan kode yang terlihat benar pada pandangan pertama dan lulus tes dasar tetapi mengandung kelemahan arsitektural yang halus. Masalah ini sering muncul berbulan-bulan kemudian ketika pengembang lain mencoba membangun di atas fondasi tersebut, menemukan bahwa sebagian signifikan memerlukan penulisan ulang.
Masalahnya berlipat ganda ketika beberapa pengembang menggunakan alat AI secara berurutan. Seorang pengembang mencatat bahwa kode hasil AI untuk memperbaiki bug dalam kode hasil AI sebelumnya menciptakan siklus pembusukan kode yang mempercepat akumulasi utang teknis. Beban pemeliharaan beralih dari pembuat kode asli ke rekan yang harus mengurai solusi hasil AI yang semakin kompleks.
Banyak pengembang melaporkan pengalaman pribadi dengan kode hasil AI yang tampak fungsional awalnya tetapi terbukti sulit untuk dimodifikasi atau diperluas. Seorang pengembang web menggambarkan pembuatan menu kustom dengan bantuan AI, hanya untuk menemukan berminggu-minggu kemudian bahwa implementasi menggunakan pendekatan tidak biasa yang membuat modifikasi sederhana menjadi mustahil. Pengembang tersebut akhirnya harus mempelajari CSS dengan benar dan menulis ulang komponen menggunakan teknik standar.
Masalah Umum Pengkodean AI yang Dilaporkan:
- Kode yang tampak benar tetapi mengandung cacat arsitektur tersembunyi
- Kesulitan memodifikasi atau memperluas implementasi yang dihasilkan AI
- Pendekatan pengkodean yang tidak biasa dan menyimpang dari praktik standar
- Akumulasi utang teknis yang dipercepat
- Beban pemeliharaan yang beralih ke anggota tim lain
Dilema Programmer: Kreativitas vs. Persetujuan
Ketegangan mendasar terletak pada transformasi pemrograman dari kerajinan kreatif menjadi proses persetujuan. Pengembang mengungkapkan kekhawatiran bahwa penggunaan AI yang dipaksakan mengurangi mereka menjadi stempel karet untuk kode yang dihasilkan mesin sambil mempertahankan tanggung jawab penuh atas cacat apa pun. Ini menciptakan apa yang disebut seorang komentator sebagai situasi kentang panas di mana pengembang yang menghasilkan kode AI dengan cepat mendapat manfaat dari peningkatan produktivitas yang tampak, sementara mereka yang mewarisi pekerjaan pemeliharaan menderita dari penurunan kecepatan.
Komunitas menarik paralel dengan industri lain di mana metrik superfisial mendistorsi kualitas. Seorang komentator mengingat manufaktur Jerman memindahkan produksi ke China pada 1990-an, di mana masalah kualitas ditangani oleh tim perbaikan Jerman sementara produksi China tampak bersih dalam data akuntansi. Demikian pula, metrik coding AI menangkap kecepatan generasi tetapi bukan biaya pemeliharaan, menciptakan gambaran produktivitas yang menyesatkan.
Strategi Perlawanan dan Adaptasi
Terlepas dari tekanan korporat, banyak pengembang berpengalaman menolak penggunaan alat AI wajib. Beberapa menonaktifkan penyelesaian AI sepenuhnya, menggambarkannya sebagai nyamuk berdengung di sekitar kepala saya yang mengganggu konsentrasi dan alur kreatif. Yang lain menggunakan AI secara selektif untuk tugas tertentu seperti dokumentasi, generasi tes, atau mengeksplorasi teknologi yang tidak dikenal sambil mempertahankan kontrol manual atas arsitektur inti.
Strategi integrasi AI yang paling sukses melibatkan perlakuan alat ini sebagai asisten daripada pengganti. Pengembang melaporkan hasil yang lebih baik ketika menggunakan AI untuk tugas-tugas kecil dan terdefinisi dengan baik daripada generasi kode skala besar. Menulis komentar terperinci sebelum meminta penyelesaian AI, menulis tes secara manual, dan meninjau dengan hati-hati semua kode yang dihasilkan muncul sebagai praktik efektif untuk mempertahankan kualitas sambil memanfaatkan kemampuan AI.
Pemrogram berpengalaman menekankan bahwa aset paling berharga mereka tetap merupakan pemahaman mendalam tentang basis kode mereka, yang dipupuk melalui pengembangan langsung dan refactoring sistematis. Seorang pengembang mencatat dengan cermat membentuk basis kode mereka agar sepenuhnya masuk ke dalam kepala mereka, menciptakan konteks implisit yang tidak dapat disamai oleh sistem AI saat ini. Keakraban mendalam ini memungkinkan pemecahan masalah cepat dan keputusan arsitektural yang melampaui kemampuan AI.
Strategi Integrasi AI yang Efektif:
- Gunakan untuk tugas-tugas spesifik: dokumentasi, pembuatan test, mengeksplorasi teknologi yang tidak familiar
- Tulis komentar detail sebelum meminta penyelesaian dari AI
- Tulis test secara manual daripada test yang dihasilkan AI
- Tugas-tugas kecil dan terdefinisi dengan baik daripada pembuatan skala besar
- Pertahankan pengawasan manusia pada keputusan arsitektural
Masa Depan Pengembangan Perangkat Lunak
Lanskap coding AI saat ini mewakili periode transisi di mana kemampuan alat belum sesuai dengan harapan korporat. Sementara AI dapat menangani tugas coding rutin dan mempercepat pengembangan dalam konteks tertentu, alat ini kesulitan dengan masalah baru, keputusan arsitektural kompleks, dan mempertahankan konsistensi di seluruh basis kode besar.
Komunitas tetap terbagi antara mereka yang menerima AI sebagai masa depan yang tak terelakkan dan mereka yang menolak apa yang mereka lihat sebagai degradasi kerajinan mereka. Beberapa pengembang membandingkan situasi dengan pergeseran teknologi historis seperti adopsi kompiler atau lingkungan pengembangan terintegrasi, sementara yang lain melihat perbedaan mendasar dalam bagaimana AI mengubah proses kreatif itu sendiri.
Per tanggal UTC+0 2025-10-15T13:22:23Z, konsensus menunjukkan bahwa pengembang yang menggabungkan alat AI dengan keterampilan fundamental yang kuat akan berkembang, sementara mereka yang mengandalkan kode hasil AI secara eksklusif berisiko menciptakan sistem yang tidak berkelanjutan. Pendekatan paling sukses tampaknya adalah menggunakan AI sebagai asisten yang kuat sambil mempertahankan pengawasan manusia, perencanaan arsitektural, dan kontrol kualitas.
Percakapan yang sedang berlangsung menyoroti bahwa sementara alat coding AI menawarkan potensi signifikan, implementasi wajib dan adopsi berbasis metrik mereka mungkin menyebabkan lebih banyak masalah daripada yang mereka selesaikan. Seperti yang dikatakan seorang pengembang dengan singkat, esensi pemrograman berisiko bergeser dari mencipta menjadi sekadar menyetujui, berpotensi merugikan industri bukan hanya sebuah profesi tetapi sebuah kerajinan.
Referensi: I am a programmer, not a rubber-stamp that approves Copilot generated code